컴퓨터 그래픽 모델로부터 3차원 정보를 쉽게 추출할 수 있기 때문에, 일반적으로 3차원 컴퓨터 그래픽 모델이 디지털 홀로그래피에 사용되고 있다. 본 논문에서는 depth 카메라를 이용하여 실사로부터 3차원 정보 추출하였고 이를 이용하여 디지털 홀로그램을 생성하였다. Depth 카메라에서 획득된 2차원 실사 영상 및 실물에 대한 깊이 영상은 디지털 홀로그램 생성을 위한 3차원 정보(point cloud) 추출에 사용되었다. 추출된 3차원 정보는 고속 디지털 홀로그램 생성 알고리즘인 코히어런트 홀로그래픽 스테레오그램 방식을 사용하여 홀로그램을 생성하였고, 생성된 디지털 홀로그램은 프라넬(Fresnel) 기반 복원 알고리즘에 의해 복원하였다. 본 방법에 의해 실사에 대한 고속 디지털 홀로그램 생성이 가능함을 제시하였으며, 생성된 디지털 홀로그램으로부터 프라넬 홀로그램의 복원 영상과 같이 선명한 복원 영상을 얻을 수 있었다.
컴퓨터 그래픽 모델로부터 3차원 정보를 쉽게 추출할 수 있기 때문에, 일반적으로 3차원 컴퓨터 그래픽 모델이 디지털 홀로그래피에 사용되고 있다. 본 논문에서는 depth 카메라를 이용하여 실사로부터 3차원 정보 추출하였고 이를 이용하여 디지털 홀로그램을 생성하였다. Depth 카메라에서 획득된 2차원 실사 영상 및 실물에 대한 깊이 영상은 디지털 홀로그램 생성을 위한 3차원 정보(point cloud) 추출에 사용되었다. 추출된 3차원 정보는 고속 디지털 홀로그램 생성 알고리즘인 코히어런트 홀로그래픽 스테레오그램 방식을 사용하여 홀로그램을 생성하였고, 생성된 디지털 홀로그램은 프라넬(Fresnel) 기반 복원 알고리즘에 의해 복원하였다. 본 방법에 의해 실사에 대한 고속 디지털 홀로그램 생성이 가능함을 제시하였으며, 생성된 디지털 홀로그램으로부터 프라넬 홀로그램의 복원 영상과 같이 선명한 복원 영상을 얻을 수 있었다.
In general, a 3D computer graphic model is being used to generate a digital hologram as theinput information because the 3D information of an object can be extracted from a 3D model, easily. The 3D information of a real scene can be extracted by using a depth camera. The 3D information, point cloud,...
In general, a 3D computer graphic model is being used to generate a digital hologram as theinput information because the 3D information of an object can be extracted from a 3D model, easily. The 3D information of a real scene can be extracted by using a depth camera. The 3D information, point cloud, corresponding to real scene is extracted from a taken image pair, a gray texture and a depth map, by a depth camera. The extracted point cloud is used to generate a digital hologram as input information. The digital hologram is generated by using the coherent holographic stereogram, which is a fast digital hologram generation algorithm based on segmentation. The generated digital hologram using the taken image pair by a depth camera is reconstructed by the Fresnel approximation. By this method, the digital hologram corresponding to a real scene or a real object could be generated by using the fast digital hologram generation algorithm. Furthermore, experimental results are satisfactory.
In general, a 3D computer graphic model is being used to generate a digital hologram as theinput information because the 3D information of an object can be extracted from a 3D model, easily. The 3D information of a real scene can be extracted by using a depth camera. The 3D information, point cloud, corresponding to real scene is extracted from a taken image pair, a gray texture and a depth map, by a depth camera. The extracted point cloud is used to generate a digital hologram as input information. The digital hologram is generated by using the coherent holographic stereogram, which is a fast digital hologram generation algorithm based on segmentation. The generated digital hologram using the taken image pair by a depth camera is reconstructed by the Fresnel approximation. By this method, the digital hologram corresponding to a real scene or a real object could be generated by using the fast digital hologram generation algorithm. Furthermore, experimental results are satisfactory.
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문제 정의
본 논문에서는 실물에 대한 3차원 정보 추출 및 추출된 정보를 이용하여 디지털 홀로그램을 고속으로 생성하는 과정을 보여주었다. 이를 위해 범용의 depth 카메라를 이용하여 사물에 대한 실사 영상 및 깊이 정보를 얻을 수 있었고, 획득된 영상으로부터 사물에 대한 포인트 클라우드를 구성할 수 있는 포인트 정보, 3차원 좌표 값 및 칼라별 진폭 값(x, y, z; r, g, b)을 추출하였다.
전자 홀로그래픽 디스플레이 시스템은 다양한 기술들이 집약되며, 그 예로써, 3차원 정보 획득, 디지털 홀로그램 고속 생성, 공간 광변조, 광학 기반 디스플레이 등이 있다. 본 논문은 이중에 두 가지 기술 분야에 관한 것으로써, 3차원 정보 추출 및 디지털 홀로그램 고속 생성에 대한 방법을 다루었다.
제안 방법
Depth 카메라를 이용하여 실물에 대한 실사 영상 및 깊이 영상을 획득 하였고, 이로부터 3차원 좌표를 추출하여 디지털 홀로그램을 생성하였다. 본 시뮬레이션에서 사용된 파라미터는 표 1과 같다.
이를 위해 범용의 depth 카메라를 이용하여 사물에 대한 실사 영상 및 깊이 정보를 얻을 수 있었고, 획득된 영상으로부터 사물에 대한 포인트 클라우드를 구성할 수 있는 포인트 정보, 3차원 좌표 값 및 칼라별 진폭 값(x, y, z; r, g, b)을 추출하였다. 그리고 추출된 3차원 정보를 이용하여 디지털 홀로그램을 생성하였다. 디지털 홀로그램은 프라넬 홀로그램과 유사한 복원 화질을 가지며, 고속 생성이 가능한 ACPAS를 디지털 홀로그램 생성 알고리즘으로 이용하였다.
본 논문에서는 실물에 대한 3차원 정보 추출 및 추출된 정보를 이용하여 디지털 홀로그램을 고속으로 생성하는 과정을 보여주었다. 이를 위해 범용의 depth 카메라를 이용하여 사물에 대한 실사 영상 및 깊이 정보를 얻을 수 있었고, 획득된 영상으로부터 사물에 대한 포인트 클라우드를 구성할 수 있는 포인트 정보, 3차원 좌표 값 및 칼라별 진폭 값(x, y, z; r, g, b)을 추출하였다. 그리고 추출된 3차원 정보를 이용하여 디지털 홀로그램을 생성하였다.
대상 데이터
Time-Of-Flight (TOF) 방법이 적용된 Z-Sense는 카메라와 객체간의 거리에 따라 그레이 레벨로 깊이 정보를 표현하며, 최저 1cm의 깊이 해상도로 깊이 정보를 획득하여 실시간으로 객체에 대한 칼라 실사 영상 및 깊이 영상을 제공한다. 거리 정보를 산출하기 위해 광원으로 적외선 LED를 사용한다. 출력 영상은 320 × 240 해상도로써, RGBD(red, green, blue, depth) 4채널에 대한 영상을 초당 30 프레임으로 출력한다.
이론/모형
그리고 추출된 3차원 정보를 이용하여 디지털 홀로그램을 생성하였다. 디지털 홀로그램은 프라넬 홀로그램과 유사한 복원 화질을 가지며, 고속 생성이 가능한 ACPAS를 디지털 홀로그램 생성 알고리즘으로 이용하였다. 이와 같은 방법으로 실물에 대한 고속 디지털 홀로그램 생성이 가능함을 나타내었고, ACPAS가 향후 고속 생성 및 고화질의 특성을 갖는 전자 홀로그래픽 디스플레이 시스템에 적합함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 depth 카메라로 3DV system사의 Z-Sense 모델을 사용하였다. Time-Of-Flight (TOF) 방법이 적용된 Z-Sense는 카메라와 객체간의 거리에 따라 그레이 레벨로 깊이 정보를 표현하며, 최저 1cm의 깊이 해상도로 깊이 정보를 획득하여 실시간으로 객체에 대한 칼라 실사 영상 및 깊이 영상을 제공한다.
ACPAS 생성 알고리즘은 Fraunhofer 회절의 수학적 모델에서 유도된 알고리즘이기 때문에, Rayleigh-Sommerfeld(RS) 생성 알고리즘에 의해 생성된 홀로그램처럼 완벽한 복원 영상을 제공하지는 못하지만, ACPAS 홀로그램의 복원 영상은 RS의 복원 영상과 유사하며, 낮은 노이즈 레벨[14], [15] 및 고속 생성의 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 실사에 대한 3차원 정보를 추출하기 위하여 depth 카메라를 영상 획득 시스템으로 이용하였으며, 선명한 복원 특성을 갖는 ACPAS 알고리즘을 고속 디지털 홀로그램 생성 알고리즘으로 이용하였다.
성능/효과
표 1과 같은 CPU 기반 컴퓨팅 환경에서 ACPAS의 연산 속도는 프라넬 접근 방식 보다 1,000배 빠르다. 따라서 실물에 대한 3차원 정보를 이용하여 전자 홀로그래픽 디스플레이 시스템에 의해 홀로그램을 디스플레이 할 때, 실시간 처리를 위하여 프라넬 홀로그램과 같이 선명한 복원 영상을 얻을 수 있었고, 고속 생성이 가능한 ACPAS가 디지털 홀로그램 생성 알고리즘으로써 적합함을 보여주었다.
디지털 홀로그램은 프라넬 홀로그램과 유사한 복원 화질을 가지며, 고속 생성이 가능한 ACPAS를 디지털 홀로그램 생성 알고리즘으로 이용하였다. 이와 같은 방법으로 실물에 대한 고속 디지털 홀로그램 생성이 가능함을 나타내었고, ACPAS가 향후 고속 생성 및 고화질의 특성을 갖는 전자 홀로그래픽 디스플레이 시스템에 적합함을 확인할 수 있었다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
전자 홀로그래픽 디스플레이 시스템에는 무엇이 있는가?
홀로그래피는 자연스러운 3차원 디스플레이라고 불리며, 이를 기반으로 하는 전자 홀로그래픽 디스플레이 기술은 여러 연구실에서 폭넓게 연구되고 있다[1]-[4]. 전자 홀로그래픽 디스플레이 시스템은 다양한 기술들이 집약되며, 그 예로써, 3차원 정보 획득, 디지털 홀로그램 고속 생성, 공간 광변조, 광학 기반 디스플레이 등이 있다. 본 논문은 이중에 두가지 기술 분야에 관한 것으로써, 3차원 정보 추출 및 디지털 홀로그램 고속 생성에 대한 방법을 다루었다.
CS란 어떤 방법인가?
Coherent holographic stereogram(CS)은 고속 디지털 홀로그램 생성 알고리즘이다. CS는 홀로그램 평면의 분할 및 역 푸리에 변환(inverse fast Fourier transform)을 이용하는 방법으로써, 계산 량을 대폭 감소시킴으로써 고속화를 실현하였다. 또한 위상정보를 이용함으로써 프라넬 홀로그램처럼 선명한 복원 특성을 갖는다.
APAS의 단점은?
여기에서 Δf 는 인접 세그먼트 간의 공간 주파수 차이 이다. 이 방법에 의해 선명한 복원 화질을 갖는 격자 패턴 생성이 가능하지만, 세그먼트 사이즈의 수배에 해당하는 역 푸리에 변환 사이즈를 이용할 경우 CPAS에 비해 계산 속도가 너무 느려진다는 단점이 있다. 따라서 역 푸리에 변환 사이즈는 컴퓨팅 시스템 및 응용에 따라 달라질 수 있다.
참고문헌 (15)
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